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Annonce

13 janvier 2021

Proposition de stage M2 recherche avec poursuite en thèse


Catégorie : Stagiaire


 

Offre de stage ingénieur / Master 2

2nd semestre de l’année 2020-2021

Durée : 5 à 6 mois

 

Sujet : Localisation intérieure basée sur le flux vidéo en réalité augmentée

Site : IMT Lille Douai (cité scientifique Villeneuve d'Ascq) avec des déplacements à Nantes dans l'entreprise Bloc In Bloc

 

 

 

 

Localisation intérieure basée sur
le flux vidéo en réalité augmentée

 

Cette offre de stage entre dans une collaboration entre l’entreprise Bloc In Bloc (GEODESIAL Group) située à Nantes et le Centre d’Enseignement, Recherche et Innovation Systèmes Numériques d’IMT Lille Douai à Villeneuve d’Ascq (campus cité scientifique).

Bloc in Bloc (https://blocinbloc.com/) a pour mission d’augmenter le jumeau numérique du BTP afin de le rendre mobile, vivant et accessible à tous. Entreprise filiale de GEODESIAL Group située à Nantes, son travail se concentre sur la recherche, l'innovation et la valorisation des nouvelles technologies au service des professionnels du BTP, le tout dans un programme de coopération openBIM.

Le stage se déroulera dans les laboratoires d’IMT Lille Douai (http://imt-lille-douai.fr/) à Villeneuve d’Ascq (campus cité scientifique) avec des déplacements à Nantes pour rencontrer les équipes de Bloc In Bloc.

 

Un des problèmes majeurs pour le développement des technologies de réalité augmentée sur site concerne les contraintes fortes des milieux visités : conditions d’éclairage variables et difficilement prévisibles, présence de matériaux réfléchissants (ex. métaux), absence de couleurs ou de textures, environnement changeant (ex. phases de chantier, déplacement d’éléments), etc.

 

Les enjeux des applications de réalité augmentée dans le BTP sont doubles :

(1)localiser le dispositif de RA (tablette, smartphone, casque, etc.) sur site (i.e. à grande échelle) de manière précise en temps réel ;

(2)augmenter de manière précise (au centimètre) les objets (i.e. à petite échelle) nécessaires à la conduite du chantier ou à l’exploitation du site.

 

Dans ces environnements inconnus et non contrôlés (éclairage, espace), les outils existants de réalité augmentée éprouvent des difficultés à fonctionner et ne répondent qu’à une partie de ces enjeux.Sans un nombre important de déclencheurs physiques de RA (feature points), de capteurs matériels et de logiciels capables de déterminer où se trouve un utilisateur, il est extrêmement difficile d'empêcher un modèle virtuel de dériver lorsque l'utilisateur se déplace dans cet environnement virtuel.

 

L’objectif du stage est de s’appuyer sur des techniques existantes de localisation (SLAM visuel, Structure From Motion, zones d’intérêts, etc.) pour proposer une solution hybride de localisation intérieure la plus précise possible. Le/la stagiaire fera une étude de l’état de l’art de ces techniques et proposera une méthode de localisation sans marqueurs autres que ceux déjà présents dans l’environnement réel (marqueurs naturels), en situation avec tests et validation en situation réelle.

 

Ce sujet de stage s’adresse plus particulièrement à un(e) étudiant(e) qui souhaite s’engager dans la préparation d’une thèse de doctorat en collaboration entre Bloc in Bloc et l’IMT Lille Douai (thèse CIFRE). En plus de la localisation précise, la thèse portera sur la reconnaissance automatique d’objets ciblés dans les chantiers et bâtiments afin de superposer le jumeau numérique de l’ouvrage sur le réel et de présenter des informations pertinentes pour des tâches requérant une précision fine. Un scenario d’application consisterait par exemple à afficher, sur un chantier, un ensemble d’informations concernant les non-conformités affectant un élément de l’ouvrage à un utilisateur, en le conseillant sur des points de vigilance pertinents.

 

Profil recherché :

-Étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieurs ou en Master 2 en informatique

-Fort intérêt pour les technologies de réalité virtuelle et augmentée

-Connaissances en vision par ordinateur et en intelligence artificielle (deep learning)

-Appétence pour le développement informatique

-Envie de s’investir dans un projet de recherche à fort potentiel applicatif et débouchant sur la préparation d’une thèse de doctorat (trois ans)

 

Contacts :

-Bloc In Bloc : Adrien Scholastique (adrien@blocinbloc.com) et Laurent Bartholomeus (laurent@blocinbloc.com)

-IMT Lille Douai : Jean-Philippe Vandeborre (jean-philippe.vandeborre@imt-lille-douai.fr) et Hazem Wannous (hazem.wannous@imt-lille-douai.fr)



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